• 대한전자공학회논문지SP
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• 제40권1호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 밝은 영역에서 K(Black) 대신에 C(Cyan), M(Magenta), Y(Yellow)를 공간적으로 흩어서 출력하는 새로운 방법을 제안하였다. 어두운 영역에서 검은 점의 겹침은 밝기값을 감소시키며 밝은 영역에서의 검은 점은 인간 시각 체계에 민감하다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해서 하나의 마스크로 CMY를 동시에 사용하는 새로운 방법이 제안되었으며, CMY 점이 검은 점 대신에 밝은 영역에서 공간적으로 흩어서 출력된다. 그리고 어두운 영역의 그레이 값을 고려하기 위해서 톤 곡선 연결을 하였다. 기존의 방법에서 BNM(Blue Noise Mask)는 높은 낟알 특성(granularity)과 밝기값 범위가 좁은데 반하여, 제안한 방법은 낮은 낟알 특성과 넓은 밝기 범위와 높은 대비도를 가진다. 제안한 방법이 기존의 방법보다 공간적으로 다른 리치에 세 배에 해당하는 점을 사용하기 때문이다. 따라서 제안한 방법은 더 많은 공간적인 정보를 표현하고 기존의 BNM 방법과 비교하여 더욱 원 영상과 유사하게 표현할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.55-64
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• 2010

본 논문은 수행시간이 빠르면서 효율성이 높은 새로운 Free Rectangle 특징을 사용한 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안하는 Free Rectangle 특징은 동일한 면적의 분리가 가능한 두 개의 사각형으로 구성된 마스크로부터 정의된다. Haar-like 특징은 다양성을 높이기 위해 일반적으로 두 개 이상의 사각 영역으로 구성한 복잡한 마스크 구조를 갖는다. 하지만, 제안하는 특징 마스크는 두 사각형이 특징 윈도우 안에 놓이는 위치와 크기에 따라 효율성이 좋은 다양한 특징을 얻을 수 있다. 또한 제안하는 특징은 일반 Haar-like 특징과 달리 마스크 형태에 상관없이 두 사각 영역의 화소 합의 차만 계산함으로 수행 시간을 크게 줄일 수 있다. 실세계 영상에서 제안하는 Adaboost 알고리즘 기반 얼굴 검출 기법은 빠른 검출 속도와 높은 검출 결과를 보여 학습 데이터만을 바꿔 다른 물체 검출에도 쉽게 적용이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1689-1696
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• 2017

영상을 획득 또는 전송하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 이러한 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 공간 영역에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 제거하기 위해 잡음의 종류에 따라 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 AWGN에 훼손된 경우, 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 가중치 마스크의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 국부 마스크를 네 방향으로 세분하여 각 방향의 salt and pepper 잡음이 가장 적은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 각각 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.731-740
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• 2021

본 연구는 LDA 토픽모델링 분석을 적용하여 한국 내 세 번의 코로나19 대유행 시기를 기준으로 마스크와 관련된 뉴스 빅데이터를 수집, 분석하였다. 분석 결과 각 시기별 마스크라는 단어를 중심으로 언론보도가 마스크 정책과 관련된 주제에서 사건사고 위주로 바뀌어가는 것을 실증적으로 살펴볼 수 있었다. 즉 제1차 시기의 경우 마스크 생산과 공급이, 제2차 시기에서는 마스크 착용 의무화 및 관련 사건사고가, 마지막인 제 3차 시기에는 주로 사건사고 위주로 토픽이 다뤄진 것을 확인 할 수 있었다. 해당 연구를 통해 마스크 공급, 확보, 착용 외 다른 보건정보에는 상대적으로 소홀했을 가능성을 확인할 수 있었으며, 제2,3차 시기 보도가 사건사고에 치우친 부분은 향후 언론보도의 접근성 및 태도에 대한 개선점이 있음을 시사한다. 따라서 코로나19에 보다 효과적으로 대응하기 위해서는 보다 거시적이고 사회 전체적인 논의가 진행될 수 있도록 언론보도가 변화해야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.44-49
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• 2021

최근 COVID-19로 인해 마스크 착용 여부 자동 검사 시스템에 신경망 기술들을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 신경망 적용 방식에 있어서 1단계 검출 방식 또는 2단계 검출 방식을 사용하며, 데이터를 충분히 확보할 수 없는 경우 사전 학습된 신경망에 대해 가중치 미세 조절 기법을 적용하여 학습한다. 본 논문에서는 얼굴 인식부와 마스크 검출부로 구성되는 2단계 검출 방식을 적용하였으며, 얼굴 인식부에는 MTCNN 모델, 마스크 검출부에는 ResNet 모델을 사용하였다. 마스크 검출부는 다양한 실 상황에서의 인식률과 추론 속도 향상을 위하여 5개의 ResNet모델을 적용하여 실험하였다. 학습 데이터는 웹 크롤러를 이용하여 수집한 17,219개의 정지 영상을 이용하였으며, 1,913개의 정지 영상과 1분 동영상 2개에 대해 각각 추론을 실시하였다. 실험 결과 정지 영상인 경우 96.39%, 동영상인 경우 92.98%의 높은 정확도를 보였고, 동영상 추론 속도는 10.78fps임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.157-167
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• 2022

본 연구는 마스크 착용이 필수가 된 시대를 살고 있는 20대를 대상으로 하여 마스크에 대해서 어떤 인식을 가지고 있는지를 조사하고 그 인식을 유형화하여 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 연구에는 Q방법론을 활용하였다. 마스크에 대한 인식유형은 3개로 유형화되었다. 유형 1은 마스크를 늘 착용하며 마스크가 비언어적 커뮤니케이션과 착용자의 이미지에 영향을 미친다고 생각하는 '상시 착용 영향 중시형'이었다. 유형 2는 마스크를 세균을 막기 위해 착용하며 마스크가 부정적 영향이 크다고 생각하는 '기능 중시 부정 인식형'이었다. 유형 3은 얼굴을 가리기 위해 마스크를 착용하고 마스크 착용 시 사람이 젊어 보인다고 생각하는 '은폐 착용 긍정 이미지형'이었다. 소비자의 니즈를 반영한 다양한 디자인과 기능의 마스크 개발이 이루어져야 할 것으로 생각된다. 디자인, 맞음새, 기능 등 소비자가 중요하게 고려하는 사항에 따라 선택할 수 있도록 여러 가지 제품이 개발·판매되어야 할 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1637-1643
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• 2022

최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.675-681
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.355-366
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• 2022

본 논문은 프로그램 가능한 구조를 사용하여 재구성이 가능하고 저 전력 초소형의 장점을 모두 제공하는 인공지능 가속기를 위한 마이크로코드 기반 뉴럴 네트워크 가속기 컨트롤러를 제안한다. 대상 가속기가 다양한 뉴럴 네트워크 모델을 지원하도록 마이크로코드 컴파일러를 통해 뉴럴 네트워크 모델을 마이크로코드로 변환하여 가속기의 메모리 접근과 모든 연산기를 제어할 수 있다. 200MHz의 System Clock을 기준으로 설계하였으며, YOLOv2-Tiny CNN model을 구동하도록 컨트롤러를 구현하였다. 객체 감지를 위한 VOC 2012 dataset 추론용 컨트롤러를 구현할 경우 137.9ms/image, mask 착용 여부 감지를 위한 mask detection dataset 추론용으로 구현할 경우 99.5ms/image의 detection speed를 달성하였다. 제안된 컨트롤러를 탑재한 가속기를 실리콘칩으로 구현할 때 게이트 카운트는 618,388이며, 이는 CPU core로서 RISC-V (U5-MC2)를 탑재할 경우 대비 약 65.5% 감소한 칩 면적을 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.431-433
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• 2022

IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상의 잡음제거는 영상처리의 기본적인 과정 중 하나로서, 수많은 어플리케이션에서 전처리 단계로 사용된다. 잡음제거를 위해 다양한 연구가 진행되었지만, 잡음제거 과정에서 영상의 디테일 보존, 질감 복원과 특수한 영역의 잡음 제거와 같이 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 영상의 디테일 보존을 위해 확장된 컨벌루션 마스크를 사용한 디지털 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크로 확장된 컨벌루션 마스크를 사용하며, 잡음수준에 따라 확장수준을 스위칭하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법과 비교하여 성능을 분석하였다.